Regulador Linear Quadrático Robusto
Regulador Linear Quadrático para Sistemas Sujeitos à Incertezas Paramétricas
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Este trabalho trata da obtenção de um regulador linear quadrático (LQR) robusto deduzido a partir de sistemas no espaço de estados sujeitos a incertezas nos parâmetros. A técnica utilizada baseou-se na aplicação dos métodos de otimização BDU (Bounded Data Uncertainties), que se trata de um problema de mínimos quadrados regularizados com incertezas nos parâmetros, e dos Multiplicadores de Lagrange. Buscou-se a solução ótima para o pior cenário possível, ou seja, maximizando as incertezas. Obteve-se também o LQR nominal, novamente com a aplicação dos Multiplicadores de Lagra...
Este trabalho trata da obtenção de um regulador linear quadrático (LQR) robusto deduzido a partir de sistemas no espaço de estados sujeitos a incertezas nos parâmetros. A técnica utilizada baseou-se na aplicação dos métodos de otimização BDU (Bounded Data Uncertainties), que se trata de um problema de mínimos quadrados regularizados com incertezas nos parâmetros, e dos Multiplicadores de Lagrange. Buscou-se a solução ótima para o pior cenário possível, ou seja, maximizando as incertezas. Obteve-se também o LQR nominal, novamente com a aplicação dos Multiplicadores de Lagrange e comparou-se os dois algoritmos aplicados a um sistema incerto. Através de simulações realizadas no MATLAB®, foi comprovada a melhor performance do algoritmo que considera a propriedade de robustez, como era esperado. A partir desta comparação, verificou-se a eficácia do regulador robusto, abrangendo uma classe de perturbações que possuem determinada estrutura pré-definida, as quais abrangem uma grande gamade incertezas encontradas em sistemas reais a serem controlados.
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